update wp_posts set post_content = replace(post_content,'spacebot.ltd','spacebot.app');

Роль AI в кибербезопасности: что нас ждет в будущем?

Яркие научно-фантастические фильмы и говорящие роботы могут быть первым делом, что приходит на ум при мысли об искусственном интеллекте. Но вы можете не знать, что ИИ уже повсюду вокруг нас.

Что принесет искусственный интеллект в нашу жизнь

Искусственный интеллект уже везде: от рекомендаций по покупке в Интернете и беспилотных автомобилей, до виртуальных помощников, таких как Siri и Alisa. Давайте посмотрим, как работает ИИ.

Искусственный интеллект — это наука, которая делает компьютеры умнее. Сложные алгоритмы позволяют компьютерам решать проблемы, которые раньше могли решить только люди. ИИ можно научиться выполнять конкретную задачу, независимо от обрабатываемых огромных объемов, данных — процесс, который называется машинным обучением.

У ИИ есть свои ограничения, поскольку он еще не может легко передавать навыки или понимать абстрактные концепции. Но когда дело доходит до познавательных задач, это может нам очень помочь. Особенно в тех областях, в которых можно использовать новые технологии для снятия некоторых из существующих ограничений, таких как кибербезопасность и криптовалюты.

  • Кибербезопасность

Статистика кибербезопасности показывает, что количество кибератак растет с каждым днем. Недавнее исследование Университета Мэриленда показывает, что одна хакерская атака происходит каждые 39 секунд. Понятно, что современные технологии кибербезопасности не на 100% непроницаемы.

ИИ может дополнять экспертов, снимая с них некоторую нагрузку. Машины отлично подходят для быстрой обработки огромных объемов данных и выделения любой странной или интересной информации для изучения. Искусственный интеллект действительно является строительным блоком, помогающим обнаруживать киберугрозы, поскольку он быстро обнаруживает любые проблемы.

  • Идентификация и прогнозирование угроз

Модели искусственного интеллекта могут обнаруживать потенциальные угрозы безопасности, уязвимости и вредоносные действия, чтобы остановить их, прежде чем они причинят какой-либо вред.

Примерами этого являются калифорнийская компания Avata Intelligence, которая использует машинное обучение и безопасность для прогнозирования будущих террористических угроз. Deep Instinct — еще одна глобальная платформа, которая использует прогнозный анализ для обнаружения вариаций в известном вредоносном коде.

  • Сетевая безопасность

Есть два важных аспекта сетевой безопасности: настройки безопасности и топография сети. Первые помогают различать легитимные и вредоносные подключения, а вторые уменьшают влияние отключенных устройств на производительность сети.

Использование ИИ в кибербезопасности может помочь автоматизировать эти процедуры, с использованием шаблонов сетевого трафика.

  • Защита паролем и аутентификация

Слабые пароли представляют собой огромный риск для безопасности, так как хакеры могут легко получить доступ к личным данным из ваших учетных записей. Хотя наличие надежного пароля — отличный первый шаг, сочетание кибербезопасности ИИ с биометрическими проверками, может добавить дополнительный уровень безопасности.

Отличный пример — Face ID на iPhone. Встроенные инфракрасные датчики и нейронные механизмы обнаруживают 30 000 различных контрольных точек на лице, формируя векторную модель черт лица пользователя. Затем ИИ сопоставляет их с сохраненными данными, чтобы подтвердить вашу личность.

Сами по себе пароли являются слабой мерой безопасности, поскольку хакерам сравнительно легко получить доступ к личным учетным записям, и это одна из самых больших ошибок крипто-держателей. Несмотря на то, что биометрические проверки сегодня используются как хорошая альтернатива, они все еще не полностью безопасны.

Использование кибербезопасности ИИ с биометрическими проверками может помочь устранить существующие проблемы. Уменьшая количество несанкционированных входов в систему, эта комбинация обеспечивает большую безопасность ваших учетных записей и файлов.

Как избежать человеческих ошибок

Хотя человеку свойственно ошибаться, сильные стороны искусственного интеллекта в системах кибербезопасности заключаются в его точности, особенно при выполнении повторяющихся задач. Человеческая ошибка — одна из основных причин утечки данных, а ИИ может этого избежать.

Важно отметить, что ИИ не заменяет экспертов (пока), но они могут работать вместе, чтобы создать более совершенные инструменты безопасности.

Преимущества использования ИИ в кибербезопасности

При таком большом количестве применений искусственного интеллекта в кибербезопасности, он дает множество преимуществ, в том числе:

  • Обработка

Статистика больших данных показывает, что в 2020 году будет 40 триллионов гигабайт данных. Интернет растет в геометрической прогрессии, и люди не успевают за огромным объемом данных, создаваемых каждый день.

Поскольку сильные стороны ИИ заключаются в скорости и точности, с которой он может обрабатывать данные, он может помочь нам отфильтровать информацию, чтобы найти любые ошибки или опасности.

Одна из основных проблем нынешней кибербезопасности — это объем данных, которые необходимо обработать. ИИ может решить эту проблему, поскольку он обрабатывает данные намного быстрее.

  • Без ошибок

Статистика показывает, что в период с 2001 по 2015 год в Великобритании технологии заменили 800 000 рабочих мест, но также создали 3,5 миллиона новых. Автоматизация создает больше рабочих мест и возможностей.

Одно из основных применений искусственного интеллекта — автоматизация простых и повторяющихся задач, в которых люди склонны совершать ошибки. Это дает работникам ручного труда время, чтобы сосредоточиться на более ответственных работах.

  • Выявление небольших киберугроз

Киберзлоумышленники используют передовые методы, благодаря которым большинство угроз остается незамеченным человеческим глазом. ИИ может распознавать малейшие изменения в сетевых паттернах и быстро их определять.

  • Более быстрое обнаружение и время отклика

ИИ обнаруживает инциденты, которые могут вызвать угрозы безопасности, в режиме реального времени и быстро их устраняет.

  • Безопасная аутентификация

Веб-сайты, которые позволяют пользователям входить в систему или совершать платежи, особенно связанные с криптовалютами, нуждаются в дополнительной безопасности. В этом может помочь использование методов аутентификации AI, таких, как распознавание лиц.

Благодаря такому количеству преимуществ, которые дает AI, неудивительно, что он реализован во многих новых технологиях кибер-безопасности. А теперь давайте посмотрим на последние тенденции.

  • Тенденции кибербезопасности AI

В условиях постоянно расширяющегося онлайн-мира киберпреступники стали более активными, чем когда-либо прежде. ИИ меняет правила игры в индустрии кибербезопасности, помогая профессионалам создавать более разумные методы построения безопасности.

На очереди — некоторые из последних тенденций, связанных с использованием искусственного интеллекта в кибербезопасности.

  • AI против кибератак

ИИ учится на шаблонах и прошлом поведении, что позволяет ему быть отличным киберзащитником. Пример можно найти в защите от спама / фишинговых писем. Изучая предыдущие данные, ИИ может защитить нас от любых злонамеренных действий. Вот почему большинство лучших антивирусных пакетов используют искусственный интеллект.

  • ИИ в улучшенных экосистемах

Мы можем использовать контекстуальное понимание ИИ для обнаружения ложных срабатываний, помогая предприятиям создать более безопасную экосистему. Использование безопасности искусственного интеллекта снимает часть работы с отделов безопасности любой крипто-компании, позволяя им сосредоточиться на задачах, требующих человеческого разума.

  • AI в EWS

Системы раннего предупреждения (EWS) использовались против кибератак в течение длительного времени, но по мере роста уровня угроз, требуется некоторая помощь. Сочетание традиционного EWS с AI может создавать виртуальные датчики и сложные манипуляции с данными для логических моделей.

Эти концепции могут повысить надежность, масштабируемость, гибкость ИИ и его эффективность в борьбе с угрозами. Мы можем использовать его для обнаружения атак из локальных и глобальных сетей, чтобы защитить сетевые протоколы от вредоносных действий.

  • Генеративные состязательные сети (GAN)

Генеративные состязательные сети — это две системы искусственного интеллекта, конкурирующие друг с другом. Одна из них имитирует оригинальный контент, а другая выявляет его ошибки. Эта технология помогает улучшить системы кибербезопасности и другие сети.

Является ли искусственный интеллект угрозой?

Является ли искусственный интеллект угрозой?

До сих пор мы рассматривали только преимущества использования этой технологии. Тем не менее, хакеры, использующие искусственный интеллект, могут вызывать серьезную озабоченность.

Хакеры могут разрабатывать устойчивые к ИИ вредоносные программы, используя ту же технологию. Этот тип вредоносного ПО может распознавать шаблоны обнаружения, используемые профессионалами в области кибербезопасности, что позволяет им проникать даже в самые безопасные решения.

Киберзлоумышленники могут атаковать данные, используемые для обучения моделей кибербезопасности ИИ. Эта угроза может повлиять как на точность, так и на производительность систем обнаружения киберугроз.

Заключение

AI все еще находится в зачаточном состоянии. При использовании в сфере кибербезопасности, ему есть чему поучиться и над чем поработать. Поэтому вероятность ложноположительных результатов относительно высока.

Интеграция ИИ и кибербезопасности — это путь вперед, учитывая рост кибератак во всем мире. ИИ может помочь современной технологии безопасности автоматизировать обнаружение угроз и отслеживать потенциальные кибератаки в течение ограниченного периода времени. Учитывая надежные и гибкие характеристики кибербезопасности ИИ, несомненно, что он может создать надежную систему защиты.

Но мы не можем игнорировать тот факт, что ИИ может также помочь злоумышленникам создавать новые киберугрозы, или все же, работать против нас. Несмотря на то, что ИИ еще далек от того, чтобы полностью раскрыть свой потенциал, он поможет нам невообразимым образом. Все будет зависеть, в чьих руках будет технология.

Анализ крипто-рынка: дефицит Bitcoin толкает его стоимость вверх, хотя альткоины все еще далеки от рекордных максимумов - image
Аналитика

Анализ крипто-рынка: дефицит Bitcoin толкает его стоимость вверх, хотя альткоины все еще далеки от рекордных максимумов

Прошедшая неделя значима для большинства криптовалют, включая Bitcoin (BTC), который вырос до нового максимума в 2020 году, поднявшись примерно на ...